Una delle funzioni chiave della business intelligence \u00e8 la reportistica aziendale, utile agli interni. I report possono assumere molte forme e possono essere prodotti utilizzando diversi metodi. Tuttavia, i prodotti di business intelligence possono automatizzare questo processo o alleviare i punti deboli nella generazione dei report.<\/p>\n
L’elaborazione analitica online \u00e8 un approccio per risolvere problemi analitici con dimensioni multiple. Pu\u00f2 essere utilizzato per completare attivit\u00e0 quali analisi dei dati CRM, previsioni finanziarie, budget e altro.<\/p>\n
L’analitica \u00e8 il processo di esame dei dati ed elaborazione di schemi o tendenze per prendere decisioni chiave. L’analisi pu\u00f2 essere descrittiva, prescrittiva o predittiva.<\/p>\n
L’analisi descrittiva descrive un set di dati attraverso misure di tendenza centrale (media, mediana, modalit\u00e0) e diffusione (intervallo, deviazione standard, ecc.).<\/p>\n
L’analisi prescrittiva \u00e8 un sottoinsieme di business intelligence che prescrive azioni specifiche per ottimizzare i risultati. Determina una linea di condotta prudente basata sui dati. Pertanto, l’analisi dipende dalla situazione e soluzioni o modelli non dovrebbero essere generalizzati a diversi casi d’uso.<\/p>\n
L’analisi predittiva, nota anche come analisi predittiva o modellazione predittiva, \u00e8 l’uso di tecniche statistiche per creare modelli in grado di prevedere eventi futuri o sconosciuti. L’analisi predittiva \u00e8 un potente strumento per prevedere le tendenze all’interno di un’azienda o di un settore.<\/p>\n
Il data mining \u00e8 un processo chiave per la gestione e la pre-elaborazione dei dati perch\u00e9 garantisce una corretta strutturazione degli stessi.<\/p>\n
Gli utenti finali potrebbero anche utilizzare il data mining per costruire modelli specifici, come ad esempio, estrarre i dati CRM per prevedere quali lead hanno maggiori probabilit\u00e0 di acquistare un determinato prodotto o soluzione.<\/p>\n
Il processo di mining \u00e8 un sistema di gestione del database in cui vengono applicati algoritmi avanzati ai set di dati per rivelare modelli nei dati. Il mining di processo pu\u00f2 essere applicato a molti diversi tipi di dati, inclusi dati strutturati e non strutturati.<\/p>\n
Il benchmarking \u00e8 l’uso di indicatori chiave di prestazione del settore per misurare il successo di un’azienda, di un progetto o di un processo. \u00c8 un’attivit\u00e0 chiave nell’ecosistema BI e ampiamente utilizzata nel mondo degli affari per apportare miglioramenti incrementali a un’azienda.<\/p>\n
<\/p>\n
Quanto sopra sono tutti obiettivi o funzioni distinti della business intelligence, ma la BI \u00e8 preziosa quando le sue applicazioni vanno oltre i tradizionali sistemi di supporto alle decisioni. L’avvento del cloud computing e l’esplosione dei dispositivi mobili fanno s\u00ec che gli utenti aziendali richiedano analisi sempre e ovunque, quindi la BI mobile \u00e8 diventata essenziale per il successo aziendale.<\/p>\n
Quando una soluzione di business intelligence si fa strada nella strategia e nelle operazioni di un’organizzazione, pu\u00f2 trasformare l’impresa.<\/p>\n